Université Lille1 - Sciences et Technologies Apprentissage récursif : quelques méthodes d'identification et de classification pour le suivi de systèmes évolutifs 006.31 Reconnaissance des formes (informatique) Systèmes Identification Classification automatique Commande de processus Systèmes adaptatifs Systèmes dynamiques Apprentissage automatique Réseaux neuronaux (informatique) Text Electronic Thesis or Dissertation fr La première étape permet d'obtenir une représentation du système dynamique.Des techniques particulières d'estimation paramétrique (méthodes récursives) ont ainsi été développées afin d'extraire les paramètres nécessaires à leur représentation en continu. La deuxième étape permet d'obtenir une représentation continue des différents modes d'un processus. Des techniques, basées sur de nouvelles méthodes d'apprentissage adaptatives, y sont appliquées afin de déterminer l'appartenance des paramètres (caractéristiques extraites dans la première étape) aux différents modes existants ou à caractériser. Nous développons ainsi des techniques de classification dynamique. Enfin, la troisième étape a pour objectif de déterminer le mode courant du système et de détecter ses éventuelles évolutions à partir des techniques de classification exploitant comme données les paramètres extraits de la représentation du système. Nos travaux menés au sein du thème "Apprentissage Dynamique et Décision" du laboratoire LAGIS s'inscrivent dans le cadre général de la modélisation et de la caractérisation du comportement dynamique des systèmes évolutifs, à partir de toutes les informations disponibles, soit en ligne (information temps réel), soit hors ligne (connaissances a priori). L'originalité des travaux développés réside dans l'emploi des techniques de reconnaissance de formes dynamiques. A l'origine, ceux-ci ont porté sur la mise en place de nouvelles techniques dédiées à la classification de données non-stationnaires puis se sont naturellement étendus à la surveillance de procédés et ce en tant que domaine privilégié d'application. La nécessité de disposer d'espaces de décision indépendants de la dynamique de fonctionnement du procédé nous a également amenés à nous intéresser aux techniques de modélisation paramétriques et notamment à leurs versions récursives. Selon le schéma général défini en reconnaissance de formes, les activités de recherches présentées se décomposent en trois étapes : Extraction et Modélisation; Classification Dynamique; Caractérisation et Suivi. application/pdf 1 : 1 Mo https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/HDR/2005/50376-2005-380.pdf Lecœuche Stéphane 1900-01-01 104559144 2005-01-01 Sciences physiques Université Lille1 - Sciences et Technologies 026404184 HDR non oui Vasseur Christian 060281014 ddc:000 ASCII PDF 9999 restriction 2012-01-01 9999-01-01 restriction 2012-01-01 9999-01-01